Machine Learning Operations H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
En tant que Machine Learning Operations (ML Ops),
- Vous jouerez un rôle déterminant dans la mise à l'échelle, la performance et la robustesse des modèles d'intelligence artificielle déployés par l'IA Factory.
- Vous interviendrez essentiellement en phase de production, où vous assurerez la surveillance opérationnelle des modèles industrialisés par les ML Engineers, en garantissant leur stabilité, leur performance et la gestion des éventuels incidents.
- Vous contribuerez à une amélioration continue des pipelines IA afin d'offrir un service fiable, sécurisé et performant.
Vos principales missions :
- Vous surveillerez en production les modèles fournis par plusieurs entités internes (ITG, CIB), analyserez les métriques et piloterez les alertes
- Vous mettrez en œuvre et optimiserez les pipelines CI/CD en lien avec l'écosystème technique : GitLab CI, DVC, MLflow, Docker, PostgreSQL…
- Vous administrerez et optimiserez l'usage de la plateforme Domino, notamment la gestion des organisations, des projets, des environnements et des ressources de calcul (FinOps)
- Vous contribuerez au développement d'intégrations entre Domino et les outils d'industrialisation
- Vous veillerez à la cohérence et la reproductibilité des environnements pour les modèles IA en production
- Vous collaborerez étroitement avec les équipes Data Science, ML Engineering et OPS pour garantir une industrialisation fluide, agile et sécurisée
Vous rejoindrez une squad composée d'une vingtaine d'équipiers (Product Owner, IT Owner, ML Engineers, Data Scientists, ML Ops) situés entre Nantes et Montreuil. L'équipe travaille en mode Agile, au travers de rituels structurants qui facilitent l'intégration, la collaboration et la montée en compétence.
Sur le site de Nantes, vous bénéficierez d'un environnement de travail privilégié : implantation en cœur de ville, à proximité du centre historique et de la gare, avec de nombreux services facilitant le quotidien (tickets restaurant, service médical, agence bancaire dédiée, solutions de stationnement durable…).
ET APRES ?
Ce poste vous offre une trajectoire d'évolution solide et valorisante au sein de la DSI BCEF et de l'écosystème Data & IA du Groupe.
Vous développerez une expertise approfondie sur les plateformes d'industrialisation IA, la gestion de pipelines ML, la surveillance opérationnelle et l'automatisation.
Après quelques années, vous pourrez évoluer vers des postes à forte expertise ou leadership tels que ML Ops Lead, ML Engineer Lead ou Data Scientist confirmé.
Votre rôle constitue une étape clé pour accompagner la maturité IA du Groupe, avec une forte visibilité auprès des équipes techniques et métiers., Notre processus de recrutement se déroule en plusieurs étapes structurées pour vous offrir une expérience transparente et sereine :
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Une évaluation technique menée par un expert de l'équipe.
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Un entretien avec le manager, souvent en binôme, pour échanger sur le rôle, l'équipe et les attentes.
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Un entretien RH, destiné à valider votre adéquation avec les valeurs du Groupe ainsi que votre projet professionnel.
Chaque étape est conçue pour vous permettre de mieux comprendre l'environnement et de poser toutes vos questions., L'éthique, au cœur de notre recrutement
Nous veillons à ce que chaque candidat agisse avec intégrité.
Les informations fournies (CV, identité, antécédents) peuvent être vérifiées à tout moment du processus.
Enfin, nous attachons une importance particulière à ce que nos futurs collaborateurs et collaboratrices agissent au quotidien avec responsabilité éthique et professionnelle. À tout moment pendant le processus de recrutement, les informations figurant sur votre CV, vos données d'identification et vos antécédents pourront être vérifiés.
Requirements
- Vous êtes titulaire d'une formation supérieure (BAC+4/5) en Informatique et/ou en spécialisation Datascience/Machine Learning
- Vous disposez d'au moins 3 ans expérience préalable en Data Science ou en Machine Learning engineering ou en tant que ML Ops
- Vous avez une maîtrise solide de Python
- Vous possédez une bonne compréhension des méthodologies DevOps / MLOps, et d'une une expérience CI/CD (Ansible, Jenkins, GitLab CI), conteneurisation (Docker, Kubernetes) et outils de suivi de modèles (MLFlow, Kubeflow).
- Vous avez des connaissances ou une forte appétence pour la plateforme Domino
- Vous avez une forte capacité à évoluer dans un environnement exigeant et orienté production
- Vous disposez d'une culture data et d'une compréhension des enjeux d'industrialisation des modèles.
Vous vous reconnaissez à travers les compétences comportementales suivantes :
- Adaptabilité
- Rigueur
- Collaboration active
- Esprit d'analyse
- Esprit de synthèse
Benefits & conditions
Un package rémunération et des avantages :
- Une rémunération annuelle fixe, versée sur 12 mois, comprise entre 44K € et 48K € brut, ajustée selon votre profil et votre expérience.
- S'ajouterait à ce montant une rémunération annuelle variable individuelle, entre 1 500 € et 2 000 € brut, liée à l'atteinte d'objectifs individuels et collectifs, et fonction des résultats et de la rentabilité de l'entreprise ; elle sera versée annuellement et au prorata du temps de travail et de présence.
